SQL Server Analysis Services教程：数据立方体与多维数据分析

"Analysis-Services-教程.pdf 是一份关于数据仓库和SQL Server Analysis Services (SSAS) 的教程，重点介绍了如何使用SSAS进行联机分析处理(OLAP)以及建立和管理多维数据集的步骤。教程以FoodMart Corporation为例，展示了如何在实际场景中应用这些技术。" 在数据仓库领域，SQL Server Analysis Services 是微软提供的关键组件，用于构建高效的数据分析平台。它在SQL Server 2000及后续版本中作为决策支持服务的核心部分，专门设计用于联机分析处理。OLAP的目标是提供用户友好的界面，让用户能够从多个角度（维度）查看和分析数据，而无需直接操作底层数据仓库。 SSAS具备以下几个关键特性： 1. **多维度架构**：数据被组织成多维数据集，允许用户从不同的维度（如时间、地理位置等）进行分析。 2. **层次式分析观点**：维度内的数据可以按照层次结构展现，如年度->季度->月度的时间维度。 3. **可任意切割数据**：用户可以自由地切片和切块数据，根据需要筛选和聚焦在特定数据子集上。 教程内容逐步指导用户如何操作SSAS，包括以下步骤： - **建立系统数据源连接**：连接到包含原始数据的数据库或数据仓库。 - **启动Analysis Manager**：使用该工具进行数据模型的设计和管理。 - **建立数据库和选择数据源**：创建一个新的SSAS数据库，并关联到数据源。 - **建立多维数据集**：定义数据立方体，这是OLAP的核心，用于存储和处理分析数据。 - **浏览多维数据集数据**：查看并验证数据立方体的内容和结构。 - **建立具有父子维度的多维数据集**：创建层级关系，如地区->州->城市。 - **浏览维度数据**：检查维度的属性和层次结构。 - **创建计算成员**：定义基于现有数据的新计算字段，例如总销售额。 - **创建成员属性**：为维度成员添加额外信息，如客户年龄或产品类别描述。 - **创建虚拟维度**：创建不直接与数据源表对应的逻辑维度。 - **向多维数据集中增加虚拟维**：将虚拟维度添加到已有的数据立方体中，扩展分析能力。 通过这些步骤，FoodMart Corporation的案例展示了如何利用SSAS来管理和分析连锁店的销售、人力资源等多维数据，从而帮助管理层做出更明智的决策。这个教程对于学习和掌握SSAS的使用具有很高的实践价值，适合数据库管理员、数据分析师以及对OLAP感兴趣的IT专业人员。